- •Введение
- •1 Информационные технологии
- •1.1 Практическая работа №1 «Методы композиции и декомпозиции в информационных технологиях»
- •1.1.1 Самостоятельная работа
- •1.1.2 Порядок выполнения работы
- •1.1.2.1 История вопроса
- •1.1.2.3 Тестовая программа анализа zip-архива
- •1.1.2.4 Анализ структуры архива
- •1.1.3 Список использованных источников
- •1.2 Практическая работа №2 «Офисные технологии»
- •1.2.1 Самостоятельная работа
- •1.2.2 Порядок выполнения работы
- •1.2.2.1 История вопроса
- •1.2.2.2 Стандарты XML-форматов офисных документов
- •1.2.2.3 Учебные задания
- •1.2.3 Список использованных источников
- •1.3 Практическая работа №3 «Технологии хранения данных»
- •1.3.1 Самостоятельная работа
- •1.3.2 Порядок выполнения работы
- •1.3.2.1 История вопроса
- •1.3.2.2 Встраеваемая СУБД проекта SQLite
- •1.3.2.3 Учебные задания
- •1.3.3 Список использованных источников
- •2 Сетевые технологии
- •2.1 Практическая работа №4 «Основные сетевые концепции»
- •2.1.1 Самостоятельная работа
- •2.1.2 Порядок выполнения работы
- •2.1.2.1 История вопроса
- •2.1.2.2 Технология сокетов на примере протокола SCTP
- •2.1.2.3 Учебные задания
- •2.1.3 Список использованных источников
- •2.2 Практическая работа №5 «Технологии Internet»
- •2.2.1 Самостоятельная работа
- •2.2.2 Порядок выполнения работы
- •2.2.2.1 История вопроса
- •2.2.2.2 Технологии Internet на примере протокола WebSocket
- •2.2.2.3 Учебные задания
- •2.2.3 Список использованных источников
- •2.3 Практическая работа №6 «Технологии мультимедиа»
- •2.3.1 Самостоятельная работа
- •2.3.2 Порядок выполнения работы
- •2.3.2.1 История вопроса
- •2.3.2.2 Технология мультимедиа на примере формата SVG
- •2.3.2.3 Учебные задания
- •2.3.3 Список использованных источников
- •3 Интеллектуальные технологии
- •3.1 Практическая работа №7 «Инженерия знаний»
- •3.1.1 Самостоятельная работа
- •3.1.2 Порядок выполнения работы
- •3.1.2.1 История вопроса
- •3.1.2.2 Установка редактора онтологий - Protege
- •3.1.2.3 Учебные задания
- •3.1.3 Список использованных источников
- •3.2 Практическая работа №8 «Язык описания онтологий (OWL)»
- •3.2.1 Самостоятельная работа
- •3.2.2 Порядок выполнения работы
- •3.2.2.1 История вопроса
- •3.2.2.2 Пример постронения онтологии в системе Protege
- •3.2.2.3 Учебные задания
- •3.2.3 Список использованных источников
- •3.3 Практическая работа №9 «Технология применения семантики языка OWL 2»
- •3.3.1 Самостоятельная работа
- •3.3.2 Порядок выполнения работы
- •3.3.2.1 Конкретизация базовых средств языка OWL 2
- •3.3.2.2 Онтология «Список дисциплин»
- •3.3.2.3 Онтология «Сотрудники кафедры»
- •3.3.2.4 Онтология «Учебные планы»
- •3.3.2.5 Учебные задания
- •3.3.3 Список использованных источников
- •4 Организация самостоятельной работы аспирантов
- •4.1 Самостоятельная работа аспирантов при выполнении практических работ
- •4.2 Тестовые задания
- •Список использованных источников
87
3 Интеллектуальные технологии
Рассматривая интеллектуальные технологии, мы будем опираться на определение системы искусственного интеллекта (СИИ), приведенного в учебном пособии Павлова С.Н. [12, с.12] «СИИ — это компьютерная, креативная система (многофункциональная, интегрированная, интеллектуальная) со сложной структурой, использующая накопление и корректировку знаний (синтаксической, семантической, прагматической информации) для постановки и достижения цели (целенаправленного поведения), адаптации к изменениям среды и внутреннего состояния путем изменения среды или внутреннего состояния.».
Базовой составляющей развиваемых интеллектуальных технологий является понятие искусственного интеллекта, трактуемое в достаточно широких аспектах. Например, Википедия раскрывает это понятие в следующих общих планах [3.1.1]: «Иску́сственный интелле́кт(ИИ; англ. artificial intelligence, AI): наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. ...
Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем. ...
Даются следующие определения искусственного интеллекта:
1.Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
2.Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.
3.Направление в информатике и информационных технолгиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий. ...».
Если говорить непосредственно об интеллектуальных технологиях, то наиболее подходящим термином будет понятие интеллектуальных систем, которое в
88
[3.1.2] дается следующим образом: «Интеллектуальная система (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс. ...».
Наиболее существенной архитектурной особенностью таких систем является наличие наличие базы знаний [3.1.3]: «База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области (ISO/IEC/IEEE 24765-2010, ISO/ IEC 2382-1:1993). В самообучающихся системах база знаний также содержит информацию, являющуюся результатом решения предыдущих задач.
Современные базы знаний работают совместно с системами поиска и извлечения информации. Для этого требуется некоторая модель классификации понятий и определённый формат представления знаний. Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений называется онтологией.
Онтологию некоторой области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов часто называют «базой знаний». Вместе с тем полноценные базы знаний (в отличие от обычной базы данных) содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, позволяющие делать автоматические умозаключения об уже имеющихся или вновь вводимых фактах и тем самым производить семантическую (осмысленную) обработку информации.
Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инжененией знаний. ...».
Именно инженерии знаний, включающей в себя технологии построения онтологий различных предметных областей, и посвящены последние три практических занятия данной дисциплины.
Чтобы сосредоточить и конкретизировать направление практических работ, ограничимся предметной областью семантической путины [3.1.4]: «Семантическая паутина (англ. semantic web) — это общедоступная глобальная семантическая сеть, формируемая на базе Всемирной паутины путём стандартизации представления информации в виде, пригодном для машинной обработки.
В обычной Всемирной паутине, основанной на HTML-страницах, информация заложена в тексте страниц и предназначена для чтения и понимания человеком. Семантическая паутина состоит из машинно-читаемых элементов — узлов семантической сети, с опорой на онтологии. Благодаря этому программы-клиенты получают возможность непосредственно получать из интернета утверждения вида «предмет — вид взаимосвязи — другой предмет» и вычислять по ним логические заключения. Семантическая паутина работает параллельно с обычной Всемирной паутиной и на её основе, используя протокол HTTP и идентификаторы ресурсов URI.
Название «Семантическая паутина» было впервые введено Тимом Бернер- сом-Ли (изобретателем Всемирной паутины) в сентябре 1998 года, и называется им «следующим шагом в развитии Всемирной паутины». Позже в своём блоге он предложил в качестве синонима термин «гигантский глобальный граф» (англ. giant